Item gefilterd op datum: december 2012

Hoge interne validiteit is als de experimentele variabele vrijwel zeker van invloed is op de scores op de afhankelijke variabele.

Storende factoren voor de interne validiteit:

1-Tussentijds extern voorval

van buitenaf invloed op de afhankelijke variabele naast de manipulatie.

> grotere kans als er meer tijd tussen voor- en nameting zit.

2- Rijping of groei

Alle systematische veranderingen in de biologische of psychologische conditie van een proefpersoon door de tijd heen. Ouder, wijzer, ervarener

3-Testeffect

Wanneer bij nameting zelfde test wordt gebruikt is er een leereffect. Ook bij vragenlijsten gaan mensen vaak al meer nadenken.

4-Instrumentatie

Wanneer een vragenlijst de ene keer wordt geschreven en andere keer mondeling is het mogelijk dat de andere antwoorden hieruit voortkomen.

5-Statistische regressie

Wanneer we alleen diegenen in experiment meenemen die extreem hoog of laag scoren, lopen we het risico dat de interne validiteit wordt bedreigd door statistische regressie. Als je hoge groep neemt (bijvoorbeeld racisten aanpakken) dan is er kans dat je mensen meeneemt met toevalsfout naar boven toe. Tijdens de tweede meting zullen de proefpersonen dan gemiddeld genomen een minder extreme en dus naar het gemiddelde tenderende score laten zien. Regressie = terugval naar het gemiddelde van de groep.

6-Selectie

Als verschillen tussen experimentele groep en controle groep invloed hebben op afhankelijke variabele.

7- Uitval

= Mortaliteit

Dat bij nameting minder mensen meedoen dan bij voormeting.

8-Interactie

Combinatie van bovengenoemde factoren

De volgende factoren spelen vooral een rol bij (quasi-)experimentele ontwerpen bij praktijkgericht onderzoek;

9-Verspreiding van de ingreep

= contaminatie = besmetting Informatie over de experimentele ingreep kunnen worden verspreid naar de controlegroep.

10-Gelijkmaken van de experimentele groep en controlegroep

Wanneer ze de controlegroep geld geven omdat ze niet mee kunnen genieten van positieve werking nieuwe behandelmethode oid.

11- Compenserende rivaliteit

Er kan rivaliteit en concurrentie ontstaan tussen de deelnemers. Als het duidelijk is dat van de deelnemers in de controlegroep wordt verwacht dat zij het minder goed doen dan de experimentele groep, bestaat de mogelijkheid dat zij extra hun best gaan doen om de voorspelling van de onderzoeker te falsificeren. > Als er banen of subsidies op het spel staan.

= als er geen enkele of slechts één vergelijkingsbasis is voor het gedrag na toedienging van de experimentele stimulus bij de experimentele groep, een voormeting of een controlegroep, en er bovendien geen gebruik gemaakt wordt van radomisatie.

> voordeel: onderzoekers kunnen net als bij quasi aansluiten bij bestaande ingrepen in een natuurlijke situatie. >> veel in praktijkgericht onderzoek.

-> biedt geen mogelijkheid om causale conclusie te trekken door te weinig controle op storende factoren.

= wanneer aselecte toewijzing tot controle en experimentele groep niet mogelijk is.

-komt veel voor in praktijkgericht onderzoek, zoals evaluatieonderzoek. Iemand maakt dan bijvoorbeeld gebruik van een bestaande schoolklas of afdeling bedrijf.

> Dit wordt in een experiment schema met een --- aangegeven omdat de controle en experimentele groep dus omgedraaid zouden kunnen worden.

Cluster-randomisatie: Je kunt dan wel proberen om de groepen op toevalsbasis te verdelen over experimentele of controlegroep. Dus als je heel veel klassen hebt op meerdere scholen.

Tijdsreeks: dan worden bij dezelfde onderzoekseenheden metingen verricht op de afhankelijke variabele op verschillende tijdstippen. In plaats van een voor- en nameting worden zowel voor als na de experimentele variabele (X) metingen verricht.

> leent zich goed voor onderzoek bij één enkele eenheid.

Meervoudige tijdsreeks: Hier is wel sprake van experimentele en controle groep maar geen randomisatie. > je kan dan (in tegenstelling tot enkelvoudige tijdsreeks) controle krijgen op storende factoren.

= met minstens 1 controlegroep. > onderzoekseenheden op basis van toeval toegewezen. Extreem hoge scores bij voormeting al kunnen leiden tot een plafondeffect.

Extreem lage scores tot een vloereffect.

In een ontwerp van een onderzoek:

O= Waarneming T1= Tijdstip 1 R= Randomiseren

X= Experimentele stimulus T2= Tijdstip 2 etc.

Klassieke experimentele ontwerp:

R – proefpersonen ingedeeld in groep > bij beide groepen vindt er een voor- en nameting plaats : mochten er bij voormeting toch verschillen zijn dan kunnen deze statistisch worden gecorrigeerd.

Voormeting leidt tot extra informatie; groter onderscheidingsvermogen voor statistische toets. Een proef met voormeting kan dan ook minder proefpersonen bevatten.

Interactie-effect: Als de voormeting bijvoorbeeld een vragenlijst is, letten mensen daarna tijdens het zien van het filmpje bewuster op. = interactie tussen voormeting en experimentele variabele.

Kijken naar hoe intensief een therapie moet zijn kan bijvoorbeeld met meerdere experimentele groepen die verschillende toedieningen krijgen.

> kan bijvoorbeeld in een evaluatieonderzoek over de werking medicijn.

Mbv statistiek kan het verschil tussen de experimentele groep en de controle groep worden getoetst. De onderzoeker gaat dan na of het gevonden verschil op de afhankelijke variabele toe te schrijven is aan de toevalsfactoren of de systematische werking van de onafhankelijke variabele. Hoewel door randomisatie de groepen gelijk zijn samengesteld is het toch goed om te controleren of de beide groepen niet van elkaar verschillen op externe kenmerken.

Bij veel medisch-psychologisch onderzoek is het tamelijk moeilijk om aselecte steekproef te gebruiken. Er vindt manipulatie, behandeling plaats en proefpersonen dienen zich hier vrijwillig voor op te geven.

-Dat proefpersonen veelal niet aselect getrokken worden, stelt grenzen aan de generaliseerbaarheid van resultaten.

> Cruciaal is wel dat de proefpersonen op een aselecte wijze over de experimentele en controlegroep verdeeld moeten worden.

Oorzaakvariabele = onafhankelijke = experimentele variabele omdat er een experimentele ingreep plaatsvindt. > groep waaraan deze ingreep/stimulus wordt toegediend is de experimentele groep.

Onderzoeker meet afhankelijke variabele (voormeting) > Alle deelnemers ondergaan stimulus X > afhankelijke variabele opnieuw gemeten (nameting).

> Door een controlegroep kunnen zij uitsluitsel krijgen van storende factoren.

Denken we bijvoorbeeld dat sekse een storende variabele is, betrek je evenveel mannen als vrouwen in onderzoek en houden er rekening mee bij analyse.

Controlegroep: Groep personen waaraan de stimulus niet wordt toegediend.

Manipulation check; als je na het onderzoek vraagt hoe proefpersonen zich voelen. Zo controleer je de werkzaamheid van de experimentele stimulus.

Er is na bovengenoemde niet 100% zeker sprake van een oorzakelijk verband want er kan een derde factor Z bestaan welke invloed heeft op beide. Dan is het een Schijnbaar causaal verband. Deze factoren moeten worden uitgesloten.

Het gevolg moet duidelijk door de oorzaak komen en niet al bestaan.

Bij een variatie in X moet er ook variatie in Y zijn.

Er is sprake van een statistisch verband omdat in het algemeen niet alle variatie in Y samenhangt met de variatie in X; ook andere kenmerken dan X kunnen een rol spelen.

eterministisch verband is als alle variatie in Y samenhangt met X, maar dit komt in sociale wetenschappen niet voor.